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1、TSP问题蚁群算法通用Matlab程序 蚁群算法是当前研究非常火热的一种智能算法，下面的蚁群算法程序专门用于求解TSP问题。function[R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%%=========================================================================%% ACATSP.m%% AntColonyAlgorithmforTravelingSalesmanProblem%
2、% ChengAihua,PLAInformationEngineeringUniversity,ZhengZhou,China%% Email:aihuacheng@gmail.com%% Allrightsreserved%%-------------------------------------------------------------------------%% 主要符号说明%% C n个城市的坐标，n×2的矩阵%% NC_max 最大迭代次数%% m 蚂蚁个数%% Alpha 表征信息素重要程度的参数%% Beta 表征启发式因子
3、重要程度的参数%% Rho 信息素蒸发系数%% Q 信息素增加强度系数%% R_best 各代最佳路线%% L_best 各代最佳路线的长度%%=========================================================================%%第一步：变量初始化n=size(*,1);%*表示问题的规模（城市个数）*=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵fori=1:n forj=1:n ifi~=j D(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i
4、,2)-C(j,2))^2)^0.5; else D(i,j)=eps; end D(j,i)=D(i,j); endendEta=1./D;%Eta为启发因子，这里设为距离的倒数Tau=ones(n,n);%Tau为信息素矩阵Tabu=zeros(m,n);%存储并记录路径的生成NC=1;%迭代计数器R_best=zeros(NC_max,n);%各代最佳路线L_best=inf.*ones(NC_max,1);%各代最佳路线的长度L_ave=zeros(NC_max,1);%各代路线的平均长度whileNC<=NC_ma
5、x%停止条件之一：达到最大迭代次数 %%第二步：将m只蚂蚁放到n个城市上 Randpos=[]; fori=1:(ceil(m/n)) Randpos=[Randpos,randperm(n)]; end Tabu(:,1)=(Randpos(1,1:m))'; %%第三步：m只蚂蚁按概率函数选择下一座城市，完成各自的周游 forj=2:n fori=1:m visited=Tabu(i,1:(j-1));%已访问的城市 J=zeros(1,(n-j+1));%待访问的城市
6、 P=J;%待访问城市的选择概率分布 Jc=1; fork=1:n iflength(find(visited==k))==0 J(Jc)=k; Jc=Jc+1; end end %下面计算待选城市的概率分布 fork=1:length(J) P(k)=(Tau(visited(end),J(k))^Alpha)*(Eta(v
7、isited(end),J(k))^Beta); en* *=*/(sum(P)); %按概率原则选取下一个城市 Pcum=cumsum(P); Select=find(Pcum>=rand); to_visit=J(Select(1)); Tabu(i,j)=to_visit; end end i
